由于指纹所具有的唯一性和不变性,以及指纹识别技术的可行性和实用性,使得指纹识别成为最流行、最方便、最可靠的个人身份认证技术之一。尽管在此技术上已有多种成型产品,但由于指纹图的噪声、皮肤弹性的非线性等因素,以及许多文献都因商业利益而未经公开,理想的自动指纹自动识别算法依然是一个很困难的研究任务。本论文建立了一套基于树状分类器的自动指纹识别算法。首先,基于指纹的统计性特征,即奇异点,对指纹进行分类;然后提取指纹的细节点特征,从基于细节点特征的系统中求取指纹方向图,并进行滤波、二值化、细化、细节特征提取等处理;最后,结合指纹的统计性特征做细节点匹配。在所构造的指纹识别系统中的一些步骤中,提出了一些新的方法:(1)在指纹图像预处理部分,本论文对指纹方向图计算方法提出了一种改进算法, 并提出一种新的基于方向图的指纹图像动态阈值二值化方法。整个预处理方 法在保持特征点不丢失的基础上,很好的完成了指纹脊线提取的工作。(2)在指纹分类部分,本文提出了一种基于指纹奇异点的分类方法,并采用改进 的Poincare 指数法提取指纹的奇异点。改进方法中,Poincare 指数从方向图 上直接得到,有着很好的抗噪性,而且计算简单,有利于正确分类。(3)在指纹细节点匹配算法上,根据指纹的分类信息,采用基于参考点的结构匹 配算法和基于免疫算法的点模式匹配算法,获得了较好的分类识别性能。作者在Pentium 4 计算机上用Visual C++实现了论文中所设计的所有算法,实验结果表明,本文提出的新算法在很大程度上提高了图像的处理效果和分类结果。本文的研究成果对自动指纹识别系统的设计具有重要的参考价值。